PyTorch加载预训练模型(pretrained)

最新推荐文章于 2025-05-08 16:12:26 发布
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分类专栏： 项目实现 文章标签： 加载预训练模型 PyTorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Xie_learning/article/details/89176636
本文详细介绍了如何使用PyTorch加载预训练的ResNet50模型，并通过微调模型参数，使其适用于特定任务。包括加载模型、读取预训练参数、更新模型参数等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用预训练模型的代码如下：

# 加载预训练模型
    resNet50 = models.resnet50(pretrained=True)
    ResNet50 = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=2)

    # 读取参数
    pretrained_dict = resNet50.state_dict()
    model_dict = ResNet50.state_dict()

    # 将pretained_dict里不属于model_dict的键剔除掉
    pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}

    # 更新现有的model_dict
    model_dict.update(pretrained_dict)

    # 加载真正需要的state_dict
    ResNet50.load_state_dict(model_dict)
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使用PyTorch加载预训练模型的方式有以下几种： 1. 使用PyTorch内置的预训练模型 PyTorch提供了许多内置的预训练模型，例如VGG、ResNet、Inception等。可以通过如下代码进行加载： ```python import torch import torchvision.models as models # 加载预训练模型 model = models.vgg16(pretrained=True) ``` 2. 加载已保存的预训练模型 如果已经有了预训练模型的权重文件，可以使用PyTorch的`load_state_dict()`方法进行加载： ```python import torch import torchvision.models as models # 定义模型 model = models.vgg16() # 加载权重文件 model.load_state_dict(torch.load('vgg16_weights.pth')) ``` 3. 加载外部的预训练模型 如果想要加载其他人发布的预训练模型，可以使用如下代码进行加载： ```python import torch # 加载预训练模型 model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18') ``` 以上是三种常用的PyTorch加载预训练模型的方式。无论哪种方式，都需要注意模型的输入和输出格式以及是否需要进行微调。
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